Tóm tắt tất cả các công thức Xác suất thồng kê
- Seiten
- 17
- Định dạng
- Dung lượng
- 214 KB
- Ngôn ngữ
- VI · Tiếng Việt
- Aufrufe
- 1.840
- Kommentare
- 0
- Lượt tải
- 11
Vorschau wird generiert...
- Dokumentenname
- Tóm tắt tất cả các công thức Xác suất thồng kê
- Inhaltsverzeichnis
- Dieses Dokument hat kein eindeutiges Inhaltsverzeichnis.
- Seiten
- 17 Seiten
- Hochgeladen von
- ThiNganHang
Eine detaillierte Zusammenfassung wird generiert. Bitte schauen Sie in ein paar Minuten noch einmal vorbei.
Beschreibung
Trích nội dung tài liệu
LT XSTK - 1 - Tóm tắt công thức ðHNH TPHCM - 1 - Tóm tắt công thức LT Xác Suất - Thống Kê I. Phần Xác Suất 1. Xác suất cổ ñiển • Công thức cộng xác suất: P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB). • A1, A2,…, An xung khắc từng ñôi⇔ P(A1+A2+…+An)=P(A1)+P(A2)+…+P(An). • Ta có o A, B xung khắc⇔ P(A+B)=P(A)+P(B). o A, B, C xung khắc từng ñôi⇔ P(A+B+C)=P(A)+P(B)+P(C). o P A P A ( ) 1 ( ) = − . • Công thức xác suất có ñiều kiện: ( ) ( / ) ( ) P AB P A B P B = , ( ) ( / ) ( ) P AB P B A P A = . • Công thức nhân xác suất: P(AB)=P(A).P(B/A)=P(B).P(A/B). • A1, A2,…, An ñộc lập với nhau⇔ P(A1.A2.….An)=P(A1).P(A2).….P( An). • Ta có o A, B ñộc lập⇔ P(AB)=P(A).P(B). o A, B, C ñộc lập với nhau⇔ P(A.B.C)=P(A).P(B).P(C). • Công thức Bernoulli: ( ; ; ) k k n k B k n p C p q n − = , với p=P(A): xác suất ñể biến cố A xảy ra ở mỗi phép thử và q=1-p. • Công thức xác suất ñầy ñủ - Công thức Bayes o Hệ biến cố gồm n phần tử A1, A2,…, An ñược gọi là một phép phân hoạch của Ω 1 2 . ; , 1, ... i j n A A i j i j n A A A = Φ, ∀ ≠ ∈ ⇔ + + + = Ω o Công thức xác suất ñầy ñủ: 1 1 2 2 1 ( ) ( ). ( / ) ( ). ( / ) ( ). ( / ) ... ( ). ( / ) n i i n n i P B P A P B A P A P B A P A P B A P A P B A = = = + + + ∑ oCông thức Bayes: ( ). ( / ) ( / ) ( ) i i i P A P B A P A B P B = với 1 1 2 2 ( ) ( ). ( / ) ( ). ( / ) ... ( ). ( / ) P B P A P B A P A P B A P A P B A = + + + n n 2. Biến ngẫu nhiên a. Biến ngẫu nhiên rời rạc • Luật phân phối xác suất với ( ), 1, . i i p P X x i n = = = Ta có: 1 1 n i i p = ∑ = và f( {a f(X) b}= i i a x b P p ≤ )≤ ≤ ≤ ∑ X x1 x2 … xn P p1 p2 … pn LT XSTK - 2 - Tóm tắt công thức ðHNH TPHCM - 2 - • Hàm phân phối xác suất ( ) ( ) ≤ = ≤ = ∑ i X i x x F x P X x p • Mode ModX max{ : 1, } = ⇔ = = k k i x p p i n • Median 0,5 ( ) 0,5 MedX ( ) 0,5 0,5 < > ≤ < ≤ = ⇔ ⇔ > ≤ ≤ ∑ ∑ i k i k i k x x k k i x x p P X x x P X x p • Kỳ vọng 1 1 2 2 1 ( . ) . . ... . n i i n n i EX x p x p x p x p = = = + + + ∑ 1 1 2 2 1 ( ( )) ( ( ). ) ( ). ( ). ... ( ). n i i n n i E X x p x p x p x p ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ = = = + + + ∑ • Phương sai 2 2 VarX E X EX = − ( ) ( ) với 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 ( ) ( . ) . . ... . n i i n n i E X x p x p x p x p = = = + + + ∑ b. Biến ngẫu nhiên liên tục. • f(x) là hàm mật ñộ xác suất của X ( ) 1 +∞ −∞ ⇒ = ∫ f x dx , {a X b} ( ). b a P f x dx ≤ ≤ = ∫ • Hàm phân phối xác suất ( ) ( ) ( ) −∞ = ≤ = ∫ x F x P X x f t dt X • Mode ModX x = ⇔0 Hàm mật ñộ xác suất f(x) của X ñạt cực ñại tại x0. • Median 1 1 ( ) ( ) 2 2 e x MedX x F x f x dx e X e −∞ = ⇔ = ⇔ = ∫ . • Kỳ vọng EX . ( ) x f x dx +∞ −∞ = ∫ . E X x f x dx ( ( )) ( ). ( ) ϕ ϕ +∞ −∞ = ∫ LT XSTK - 3 - Tóm tắt công thức ðHNH TPHCM - 3 - • Phương sai 2 2 VarX E X EX = − ( ) ( ) với 2 2 EX . ( ) x f x dx +∞ −∞ = ∫ . c. Tính chất • E C C Var C ( ) , ( ) 0 = = , C là một hằng số. • 2 E kX kEX Var kX k VarX ( ) , ( ) = = • E aX bY aEX bEY ( ) + = + • Nếu X, Y ñộc lập thì 2 2 E XY EX EY Var aX bY a VarX b VarY ( ) . , ( ) = + = + • σ ( ) X VarX = : ðộ lệch chuẩn của X, có cùng thứ nguyên với X và EX. 3. Luật phân phối xác suất a. Phân phối Chuẩn (Normal Distribution) 2 ( ~ ( ; )) X N µ σ • X ( ) Ω = ℝ , EX=ModX=MedX= µ , 2 VarX =σ • Hàm mñxs 2 2 ( ) 2 1 ( , , ) 2 − − = x f x e µ µ σ σ σ π • Với µ σ = = 0, 1: X N ~ (0,1) (Standard Normal Distribution) có hàm mñxs 2 2 1 ( ) 2 − = x f x e π (Hàm Gauss) • (a X b) ( ) ( ) b a P − µ − µ ≤ ≤ = ϕ − ϕ σ σ với 2 2 0 1 ( ) 2 x t x e dt π − ϕ = ∫ (Hàm Laplace) • Cách sử dụng máy tính bỏ túi ñể tính giá trị hàm Laplace, hàm phân phối xác suất của phân phối chuẩn chuẩn tắc Tác vụ Máy 570MS Máy 570ES Máy 570 ES Plus Khởi ñộng gói Thống kê Mode Mode SD Mode STAT 1-Var AC Mode STAT 1-Var AC Tính 2 2 0 1 ( ) 2π − ϕ = ∫ z x z e dx 2 2 1 ( ) 2π − −∞ = ∫ z x F z e dx Shift 3 2 z ) = Shift 3 1 z ) = Shift 1 7 2 z ) = Shift 1 7 1 z ) = Shift 1 5 2 z ) = Shift 1 5 1 z ) = Thoát gói Thống kê Mode 1 Mode 1 Mode 1 Lưu ý: F z z ( ) 0,5 ( ) = + ϕ
Häufig gestellte Fragen
Ist dieses Dokument kostenlos?
Ja. „Tóm tắt tất cả các công thức Xác suất thồng kê“ ist kostenlos — melden Sie sich einfach an und klicken Sie auf Herunterladen, um die Originaldatei zu erhalten.
Wie viele Seiten hat dieses Dokument?
Das Dokument hat 17 Seiten. Sie können es vor dem Herunterladen online in der Vorschau ansehen.
Kann ich vor dem Herunterladen eine Vorschau ansehen?
Ja. Sie können sich dieses Dokument direkt auf dieser Seite im Online-Reader ansehen und dann entscheiden, ob Sie es herunterladen möchten.
Tóm tắt tất cả các công thức Xác suất thồng kê
Vorschau wird generiert...
Trích nội dung tài liệu
LT XSTK - 1 - Tóm tắt công thức ðHNH TPHCM - 1 - Tóm tắt công thức LT Xác Suất - Thống Kê I. Phần Xác Suất 1. Xác suất cổ ñiển • Công thức cộng xác suất: P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB). • A1, A2,…, An xung khắc từng ñôi⇔ P(A1+A2+…+An)=P(A1)+P(A2)+…+P(An). • Ta có o A, B xung khắc⇔ P(A+B)=P(A)+P(B). o A, B, C xung khắc từng ñôi⇔ P(A+B+C)=P(A)+P(B)+P(C). o P A P A ( ) 1 ( ) = − . • Công thức xác suất có ñiều kiện: ( ) ( / ) ( ) P AB P A B P B = , ( ) ( / ) ( ) P AB P B A P A = . • Công thức nhân xác suất: P(AB)=P(A).P(B/A)=P(B).P(A/B). • A1, A2,…, An ñộc lập với nhau⇔ P(A1.A2.….An)=P(A1).P(A2).….P( An). • Ta có o A, B ñộc lập⇔ P(AB)=P(A).P(B). o A, B, C ñộc lập với nhau⇔ P(A.B.C)=P(A).P(B).P(C). • Công thức Bernoulli: ( ; ; ) k k n k B k n p C p q n − = , với p=P(A): xác suất ñể biến cố A xảy ra ở mỗi phép thử và q=1-p. • Công thức xác suất ñầy ñủ - Công thức Bayes o Hệ biến cố gồm n phần tử A1, A2,…, An ñược gọi là một phép phân hoạch của Ω 1 2 . ; , 1, ... i j n A A i j i j n A A A = Φ, ∀ ≠ ∈ ⇔ + + + = Ω o Công thức xác suất ñầy ñủ: 1 1 2 2 1 ( ) ( ). ( / ) ( ). ( / ) ( ). ( / ) ... ( ). ( / ) n i i n n i P B P A P B A P A P B A P A P B A P A P B A = = = + + + ∑ oCông thức Bayes: ( ). ( / ) ( / ) ( ) i i i P A P B A P A B P B = với 1 1 2 2 ( ) ( ). ( / ) ( ). ( / ) ... ( ). ( / ) P B P A P B A P A P B A P A P B A = + + + n n 2. Biến ngẫu nhiên a. Biến ngẫu nhiên rời rạc • Luật phân phối xác suất với ( ), 1, . i i p P X x i n = = = Ta có: 1 1 n i i p = ∑ = và f( {a f(X) b}= i i a x b P p ≤ )≤ ≤ ≤ ∑ X x1 x2 … xn P p1 p2 … pn LT XSTK - 2 - Tóm tắt công thức ðHNH TPHCM - 2 - • Hàm phân phối xác suất ( ) ( ) ≤ = ≤ = ∑ i X i x x F x P X x p • Mode ModX max{ : 1, } = ⇔ = = k k i x p p i n • Median 0,5 ( ) 0,5 MedX ( ) 0,5 0,5 < > ≤ < ≤ = ⇔ ⇔ > ≤ ≤ ∑ ∑ i k i k i k x x k k i x x p P X x x P X x p • Kỳ vọng 1 1 2 2 1 ( . ) . . ... . n i i n n i EX x p x p x p x p = = = + + + ∑ 1 1 2 2 1 ( ( )) ( ( ). ) ( ). ( ). ... ( ). n i i n n i E X x p x p x p x p ϕ ϕ ϕ ϕ ϕ = = = + + + ∑ • Phương sai 2 2 VarX E X EX = − ( ) ( ) với 2 2 2 2 2 1 1 2 2 1 ( ) ( . ) . . ... . n i i n n i E X x p x p x p x p = = = + + + ∑ b. Biến ngẫu nhiên liên tục. • f(x) là hàm mật ñộ xác suất của X ( ) 1 +∞ −∞ ⇒ = ∫ f x dx , {a X b} ( ). b a P f x dx ≤ ≤ = ∫ • Hàm phân phối xác suất ( ) ( ) ( ) −∞ = ≤ = ∫ x F x P X x f t dt X • Mode ModX x = ⇔0 Hàm mật ñộ xác suất f(x) của X ñạt cực ñại tại x0. • Median 1 1 ( ) ( ) 2 2 e x MedX x F x f x dx e X e −∞ = ⇔ = ⇔ = ∫ . • Kỳ vọng EX . ( ) x f x dx +∞ −∞ = ∫ . E X x f x dx ( ( )) ( ). ( ) ϕ ϕ +∞ −∞ = ∫ LT XSTK - 3 - Tóm tắt công thức ðHNH TPHCM - 3 - • Phương sai 2 2 VarX E X EX = − ( ) ( ) với 2 2 EX . ( ) x f x dx +∞ −∞ = ∫ . c. Tính chất • E C C Var C ( ) , ( ) 0 = = , C là một hằng số. • 2 E kX kEX Var kX k VarX ( ) , ( ) = = • E aX bY aEX bEY ( ) + = + • Nếu X, Y ñộc lập thì 2 2 E XY EX EY Var aX bY a VarX b VarY ( ) . , ( ) = + = + • σ ( ) X VarX = : ðộ lệch chuẩn của X, có cùng thứ nguyên với X và EX. 3. Luật phân phối xác suất a. Phân phối Chuẩn (Normal Distribution) 2 ( ~ ( ; )) X N µ σ • X ( ) Ω = ℝ , EX=ModX=MedX= µ , 2 VarX =σ • Hàm mñxs 2 2 ( ) 2 1 ( , , ) 2 − − = x f x e µ µ σ σ σ π • Với µ σ = = 0, 1: X N ~ (0,1) (Standard Normal Distribution) có hàm mñxs 2 2 1 ( ) 2 − = x f x e π (Hàm Gauss) • (a X b) ( ) ( ) b a P − µ − µ ≤ ≤ = ϕ − ϕ σ σ với 2 2 0 1 ( ) 2 x t x e dt π − ϕ = ∫ (Hàm Laplace) • Cách sử dụng máy tính bỏ túi ñể tính giá trị hàm Laplace, hàm phân phối xác suất của phân phối chuẩn chuẩn tắc Tác vụ Máy 570MS Máy 570ES Máy 570 ES Plus Khởi ñộng gói Thống kê Mode Mode SD Mode STAT 1-Var AC Mode STAT 1-Var AC Tính 2 2 0 1 ( ) 2π − ϕ = ∫ z x z e dx 2 2 1 ( ) 2π − −∞ = ∫ z x F z e dx Shift 3 2 z ) = Shift 3 1 z ) = Shift 1 7 2 z ) = Shift 1 7 1 z ) = Shift 1 5 2 z ) = Shift 1 5 1 z ) = Thoát gói Thống kê Mode 1 Mode 1 Mode 1 Lưu ý: F z z ( ) 0,5 ( ) = + ϕ
- Dokumentenname
- Tóm tắt tất cả các công thức Xác suất thồng kê
- Inhaltsverzeichnis
- Dieses Dokument hat kein eindeutiges Inhaltsverzeichnis.
- Seiten
- 17 Seiten
- Hochgeladen von
- ThiNganHang
Eine detaillierte Zusammenfassung wird generiert. Bitte schauen Sie in ein paar Minuten noch einmal vorbei.
Kommentare (0)
Noch keine Kommentare. Seien Sie der Erste!
Bài tập Kinh tế học quốc tế (Có Đáp án)
15 bài tập Xác suất thống kê (có Lời giải)
Trắc nghiệm Đại số tuyến tính (Có Đáp án)
Bài tập Kinh tế nguồn nhân lực (KTNNL) 1 (Có lời giải)
So sánh nội dung trách nhiệm của người chuyên chở theo quy tắc Hague 1924, Hague Visby 1968 với quy tắc Hamburg 1978
Tiểu luận - Kinh tế phát triển - Phân tích nhận định "Việt Nam đã kiên định chọn hướng phát triển lấy con người làm trọng tâm ..."
Đề cương - Luật vận tải
600 Câu trắc nghiệm Tư tưởng Hồ Chí Minh
Tài liệu ôn tập Nguyên lý kế toán
Bài tập Xác suất thống kê đại học - có lời giải

Kommentare (0)
Noch keine Kommentare. Seien Sie der Erste!